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下一代汽車處理器性能提升 重點指向深度學習功能

下一代汽車處理器性能提升 重點指向深度學習功能

  雖然當前以數字化、集成化以及功能融合為主題的「智能化」仍將是這一代汽車電子技術競爭的主場,但不可否認的是,深度學習以及無人駕駛的滾滾浪潮已然來襲,並不斷驅使著全球頂級的科技巨頭們在該領域展開全面的競爭。

  截止目前,自動駕駛的競爭行列已經有以谷歌、特斯拉、英特爾、英偉達、蘋果、三星以及通用、福特等巨頭,而深度學習領域也有微軟、谷歌以及英偉達和百度等全球著名企業,未來也將會有越來越多的企業加入其中,自動駕駛及深度學習領域的競爭即將進入白熱化階段。在這種趨勢的驅動下,汽車半導體廠商們也加快了下一代汽車處理器技術的布局及開發的腳步。

德州儀器(TI)區嵌入式產品系統與應用總監蔣宏

  「作為深耕汽車領域多年的半導體廠商,我們也清楚的看到了當前自動駕駛和深度學習所引燃的新趨勢。」德州儀器(TI)區嵌入式產品系統與應用總監蔣宏表示,就目前來看,在汽車晶元領域,深度學習、神經網路以及無人駕駛已蔚然成風,並被公認為是目前整個行業共同努力的方向。未來的汽車裡會存在大量的數據交換,比如下一代晶元基本都會存在8個以上的乙太網口,而每個基本上都是萬兆級別,數據交換及處理非常頻繁;而在安全性上,下一代晶元也需要集成更多的安全模塊來解決行車安全的問題。因此,總體來說,相比這一代晶元,下一代產品無論是CPU的處理能力、異構的架構還是數據吞吐量等方面都將更上一層樓。

  而就TI方面來看,蔣宏表示:「我們Jacinto系列的下一代產品也將重點在無人駕駛和深度學習兩大領域發力,計劃將在明年推出下一代的Jacinto處理器--Jacinto 7。而與過去的Jacinto系列處理器不同,為了實現深度學習的功能,Jacinto 7系列將會在內部晶元上集成更多的MMA矩陣和列陣計算單元,同時還會有專用於卷積運算的CIN單元,來滿足下一代ADAS對於深度學習感知、決策以及執行等多方面的更高要求。而且,由於深度學習會存在很多矩陣的卷積運算,因此我們會在硬體上也會通過TI自己的DSP技術來做出更好的呈現,這不僅是我們的技術優勢也是一大產品特色。」

  不過,就深度學習功能的實現方面,各家廠商的側重也不同,因此出現了基於FPGA、GPU以及DSP等多種不同的技術方案。英特爾之前收購了全球領先的FPGA技術方案商Altera,因此在實現深度學習方面佔有得天獨厚的優勢;而顯卡巨頭英偉達則採用了自家的GPU方案來實現深度學習的功能,而且也進一步將其應用到自動駕駛領域;作為汽車半導體領域的領航者之一,TI則以自家的DSP技術為重要支撐。

  對此,蔣宏表示:「想要實現深度學習的功能,目前的實現方案有不少,比如FPGA、GPU以及DSP,而各家廠商也都是站在自己的角度來看待不同的方案,因此側重點也各不相同。就TI方面來講,由於我們的產品多年一直沿用了DSP的技術,通過時間的磨礪,技術的成熟度也已經有了很大的提升,並已經形成了我們自己的特色。因此,TI的下一代Jacinto系列處理器仍將會繼續在ARM架構的基礎支持上,更多的去集成我們自己新一代的DSP以及MMA等技術來構建更加完整的深度學習架構,這不僅是順應局勢的發展,同時也迎合了我們廣大客戶的需求。」(責編:振鵬)

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